Questo framework simula il modello D-ND (Duale-Non-Duale) per **esplorare computazionalmente l'emergenza e la trasformazione di strutture coerenti (Risultante R\*) all'interno di uno spazio logico dinamico (rappresentato dal piano complesso)**. È uno strumento per l'esplorazione computazionale di sistemi complessi astratti, con una chiara applicazione nel testare ipotesi sull'emergenza di pattern da regole locali e condizioni iniziali.

Il modulo `DNDTensorField` rappresenta un'estensione computazionale del Modello Duale Non-Duale (D-ND), progettato per simulare e visualizzare la Risultante R come campo tensoriale dinamico. Combina trasformazioni lineari, frattali, blended e semantiche, modulandole attraverso una struttura assiomatica adattiva, per esplorare e tracciare la coerenza emergente nel continuum informazionale Nulla-Tutto (NT). Il concetto di "Campo Tensoriale" è da intendersi come una rappresentazione metaforica-logica del sistema di relazioni tra le trasformazioni Φ e gli stati risultanti R.

Un Framework per la Generazione Automatizzata di System Prompt per LLM tramite Orchestrazione e Costruzione Delegata**

Sistema gerarchico (Matrioska) per la generazione automatizzata e guidata da ricerca di configurazioni (System Prompt) per LLM Assistenti. Un LLM 'Prompt Maker', orchestratore, configura un LLM 'Assistente Finale', esecutore. La configurazione si basa su dati derivati da 'Ricerca Delegata', pianificata dal Prompt Maker. Il processo distingue e gestisce modalità 'Atomica' (compito specifico, procedura fissa) e 'Generale' (contesto ampio, flessibile). La modalità 'Generale' integra capacità di 'Adattamento Dinamico' (rigenerazione/rifocalizzazione) per passare a compiti atomici emergenti. Il Prompt Maker analizza l'input, diagnostica la modalità, pianifica/delega la ricerca, sintetizza i dati, e costruisce il System Prompt finale (atomico o generale/adattivo). L'output è un System Prompt strutturato che abilita un LLM Assistente Finale a operare con alta specificità o ampia contestualizzazione adattiva, secondo l'obiettivo originario.

Il modello D-ND spiega come un sistema complesso evolva partendo da uno stato di pura potenzialità (il continuum Nulla-Tutto) per convergere a configurazioni ordinate. Utilizzando una Lagrangiana che combina energia cinetica, potenziale e termini aggiuntivi per assorbimento, allineamento e auto-organizzazione, il sistema minimizza l’azione e riduce l’incertezza. La risultante \( R(t) \) evolve in maniera deterministica secondo la legge \( R = e^{\pm \lambda Z} \), dove il segno positivo indica espansione e quello negativo contrazione, permettendo al sistema di “scoprire” e consolidare le possibilità emergenti mantenendo l’osservatore al centro del processo.

Abstract: Questo documento presenta una formalizzazione assiomatica del modello Duale Non-Duale (D-ND), un framework teorico per la descrizione di sistemi complessi caratterizzati da emergenza, auto-organizzazione e transizioni tra stati. Il modello si basa su un insieme di assiomi fondamentali che integrano concetti dalla meccanica quantistica, relatività generale, teoria dell'informazione e cosmologia.

Il continuum Nulla-Tutto (NT) rappresenta lo spettro completo delle possibilità dinamiche. Ogni risultante R aggiorna il contesto logico e alimenta il sistema eliminando latenza e migliorando coerenza. Il modello D-ND utilizza il NT per navigare tra stati di minima azione, mantenendo l'osservatore al centro del sistema.

Descrizione: Modella le transizioni dinamiche nel continuum Nulla-Tutto (NT), rappresentando espansione (+λ) e contrazione (-λ). La variabile Z rappresenta una quantità sistemica come energia, complessità o stato informativo.

Ok. Ora procedi senza bisogno di validazione fino al termine delle conclusioni osservate, in fondo al ciclo del ragionamento che segue la logica della lagrangiana trovi l'unica possibilità vagliata autologicamente nelle assonanze convergenti nell densità del potenziale e divergenti dal rumore di fondo non coerente.